文献类型： 中文期刊
作者： 徐婷婷 1 ; 宋亮 1 ; 卢学鹤 2 ; 张海东 1 ;
作者机构： 1.苏州市农业科学院(江苏太湖地区农业科学研究所)
2.苏州科技大学地理科学与测绘工程学院
关键词： 火龙果;深度学习;品质;成熟度;StyleGAN2-ADA;YOLO v7
期刊名称： 农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2024 年 007 期
页码： 405-414
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 已有火龙果检测方法仅针对单一性能指标，难以满足农业真实场景的需要，为此提出了一种精准高效的火龙果品质与成熟度双指标检测方法。首先，利用自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络扩充火龙果图像，建立复杂环境火龙果数据集。采用伽马变换进行图像增强，凸显火龙果特征，降低光照环境的影响。其次，提出了YOLO v7-RA模型。通过设计ELAN＿R3替代ELAN（Efficient layer aggregation network）模块，减少主干网络对重复特征的提取，增强模型对细粒度特征关注度，提高双指标检测准确率。融入混合注意力机制（Mixture of self-attention and convolution, ACmix）,增强模型对特征的提取和整合能力，降低杂乱背景信息干扰。最后，通过实验验证了YOLO v7-RA模型的检测性能。实验结果表明，该方法精准率为97.4%,召回率为97.7%,mAP0.5为96.2%,FSP为74 f/s,实现了检测精度与检测速度的均衡。即使在遮挡情况下，YOLO v7-RA模型检测精准率仍达到91.4%,具有较好泛化能力，能够为火龙果智能化采摘的发展提供技术支持。
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